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申请/专利权人：南京邮电大学
申请日：2024-06-24
公开（公告）日：2024-10-11
公开（公告）号：CN118379502B
专利技术分类：..图像区域中的图案分割；切割或合并图像元素以建立图案区域，例如基于聚类的技术；遮挡检测[2022.01]
专利摘要：本发明公开基于空间视觉和统计关系蒸馏的持续语义分割方法及系统，属于持续语义分割领域；基于空间视觉和统计关系蒸馏的持续语义分割方法包括基于新旧模型的特征提取网络提取图片的多层特征，并划分为多尺度特征子区域；基于划分的特征子区域，建模特征图的空间视觉相似性关系以及空间统计相似性关系；基于知识蒸馏构建新旧模型特征图的空间视觉、统计相似性关系的一致性约束。能够很好地保存持续语义分割模型学习过的旧知识，同时减轻过于严格的特征或置信度一致性约束对于模型学习新知识的阻碍，从而提高持续语义分割任务的准确性。
专利权项：1.基于空间视觉和统计关系蒸馏的持续语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：基于新旧模型的特征提取网络提取图片的多层特征，并划分为多尺度特征子区域；基于划分的特征子区域，建模特征图的空间视觉相似性关系以及空间统计相似性关系；基于知识蒸馏构建新旧模型特征图的空间视觉、统计相似性关系的一致性约束，计算模型总损失并通过梯度下降算法更新模型参数，使模型学习新数据集中的新类别，同时保持对旧类别的分割能力；划分所述多尺度特征子区域的步骤包括：S11，将训练图片输入新模型和旧模型的特征提取网络，由浅到深地从特征提取网络的各层选取图片的部分中间特征；S12，根据所选取的中间特征图在特征提取网络中的深度决定其划分块数，将中间特征图划分为一系列包含不同粒度信息以及多尺度空间信息的特征子区域；计算模型总损失的步骤包括：S31，基于知识蒸馏技术，分别计算新旧模型的对应相似性矩阵间的距离作为训练损失，构建空间视觉相似性关系和空间统计相似性关系的一致性约束和；S32，计算标准分类损失，以及辅助无偏蒸馏损失；S33，计算模型训练的总损失： 其中，、和为用来平衡各项损失的平衡系数。
百度查询： 南京邮电大学 基于空间视觉和统计关系蒸馏的持续语义分割方法及系统
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